○何應(yīng)龍 鄧澤宏

（武漢科技大學(xué)文法與經(jīng)濟(jì)學(xué)院 湖北 武漢 430081）

國內(nèi)外對地震間接經(jīng)濟(jì)損失的主要研究包括：首先，日本學(xué)者的研究。Kawashima等（1990）對1983年的Nihonkai-chubu地震進(jìn)行了間接損失評估，給出了二次漣漪影響（second ripple effect）評估公式，考慮到投資帶來的正面效應(yīng)，對地震間接損失作出了較為全面的客觀評價(jià)，但是該方法沒有考慮到地震對經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)本身的影響而引起的外部系統(tǒng)的損失。其次，美國學(xué)者的研究。1970年，美國國家海洋大氣局（NOAA）和美國地質(zhì)調(diào)查局（USGS）對舊金山地區(qū)開展了大尺度的地震災(zāi)害損失預(yù)測研究，形成了NOAA-USGS方法。上世紀(jì)八十年代由聯(lián)邦緊急事務(wù)管理局（FEMA）開發(fā)出的一致地震破壞／損失評估（Consensus-opinion earthquake damage／loss estimation）專家系統(tǒng)，不僅可用于評估區(qū)內(nèi)結(jié)構(gòu)和設(shè)施的直接經(jīng)濟(jì)損失，還可評估由于停減產(chǎn)造成的經(jīng)濟(jì)損失。上世紀(jì)末，F(xiàn)EMA與NIS（National Institute of Building science）合作，開發(fā)了震害評估軟件包（HAZUS），增加了對地區(qū)經(jīng)濟(jì)長期影響的評估。Gordon，Moore和shinozuka等（1997）基于網(wǎng)絡(luò)平衡的觀點(diǎn)，并把間接損失分為間接影響（Indirect Impact）和誘發(fā)影響（Induced Impact），建立了一個(gè)評價(jià)地震間接經(jīng)濟(jì)損失的整體模型。最后，中國學(xué)者的研究。中國對歷次地震都有宏觀調(diào)查。1979年江蘇溧陽地震后編制了第一份地震經(jīng)濟(jì)損失調(diào)查報(bào)告。1998年出版的《地震現(xiàn)場工作大綱和技術(shù)指南》給出了現(xiàn)場地震災(zāi)害損失的評估方法，其中間接經(jīng)濟(jì)損失的計(jì)算是由專家組協(xié)商給出。樓寶棠（1996）在統(tǒng)計(jì)以往震害的基礎(chǔ)上給出了我國東西部的地震經(jīng)濟(jì)損失和震級的回歸關(guān)系圖和回歸關(guān)系式。陳頤等（1996）從大量的統(tǒng)計(jì)資料入手，計(jì)算地震損失與GDP的比值和地震烈度之間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系，以此來進(jìn)行地震損失估計(jì)。但他們都沒有區(qū)分直接和間接損失，而且對損失值的估計(jì)較粗略。王海茲（1997）著重從投入產(chǎn)出的各個(gè)側(cè)面建立了地震間接經(jīng)濟(jì)損失評估的理論模型，但尚不具有可操作性。趙直、尹之潛（2002）建立了地震經(jīng)濟(jì)損失預(yù)測方法，給出了一種估計(jì)一個(gè)區(qū)域或城市的企業(yè)停減產(chǎn)損失的方法，但該方法中的有關(guān)參數(shù)數(shù)據(jù)還有待在實(shí)踐中積累完善。

日本在汽車工業(yè)領(lǐng)域具有雄厚的基礎(chǔ)和優(yōu)勢，長期以來是中國汽車零部件及整車的第一和第二大進(jìn)口國，日本大地震對中國汽車產(chǎn)業(yè)的影響最為顯著。本文著眼于日本汽車在華的銷售情況的相關(guān)數(shù)據(jù)，采取自組織數(shù)據(jù)挖掘方法，定量分析日本地震對在華日系車擴(kuò)散的影響。

一、自組織數(shù)據(jù)挖掘的GMDH模型方法

GMDH 技術(shù)（Group Method of Data Handling，數(shù)據(jù)分組處理方法）最早由控制論和信息科學(xué)領(lǐng)域杰出的科學(xué)家，烏克蘭國家科學(xué)院A.G.Ivakhnenko院士于1967年提出并將其運(yùn)用于經(jīng)濟(jì)分析，二十世紀(jì)七十年代Barron提出GMDH的多項(xiàng)式網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法（NETTR），二十世紀(jì)八十年代Elder提出GMDH的多項(xiàng)式網(wǎng)絡(luò)綜合算法（ASPN），二十世紀(jì)九十年代德國J.A.Muller教授在上述成果基礎(chǔ)上進(jìn)一步開展GMDH算法研究，他利用自組織數(shù)據(jù)挖掘理論建立復(fù)雜經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)動態(tài)模型，用恰當(dāng)?shù)臏?zhǔn)則選擇一部分“最有希望”的模型，進(jìn)而再產(chǎn)生大批新的競爭模型，從而使模型的結(jié)構(gòu)從簡單到復(fù)雜逐步改進(jìn)，最后篩選出最優(yōu)的復(fù)雜模型來，并使它成為研究復(fù)雜經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)模擬預(yù)測的有效工具。

GMDH技術(shù)是基于這樣的假設(shè)：所有關(guān)于對象重要變量的相互關(guān)系的信息都包含在變量的觀察數(shù)據(jù)樣本中。通過設(shè)置若干輸入變量，從一個(gè)簡單的初始模型（稱為參考函數(shù)，通常使用一般的Kolmogonov-Gabor多項(xiàng)式形式）集合出發(fā)，多項(xiàng)式的每一項(xiàng)為輸入項(xiàng)，GMDH網(wǎng)絡(luò)按一定的法則進(jìn)行組合，經(jīng)過多層迭代或窮舉模型，在數(shù)據(jù)樣本的訓(xùn)練和測試下估計(jì)參數(shù)，并引入外準(zhǔn)則優(yōu)選模型。重復(fù)這樣一個(gè)過程，使中間待選模型的復(fù)雜度（模型包含的變量個(gè)數(shù)及變量多項(xiàng)式的次數(shù)）不斷增加，直至得到最優(yōu)復(fù)雜度模型。

GMDH的最大優(yōu)勢在于擬合預(yù)測的精確性以及不會出現(xiàn)過擬合的問題。而且最初的參考函數(shù)可融入領(lǐng)域?qū)＜业慕?jīng)驗(yàn)知識。此外，建模不需要作事先的假定，GMDH能根據(jù)樣本數(shù)據(jù)自主選擇相關(guān)的輸入輸出變量并產(chǎn)生最優(yōu)函數(shù)結(jié)構(gòu)，使建模者能夠盡可能全面考慮所有對輸出有影響的因素，以促進(jìn)模型的廣泛適用性。

二、日本地震對在華日系車及其零部件擴(kuò)散影響的GMDH模型估計(jì)

1、樣本選取。本文以中國汽車工業(yè)協(xié)會統(tǒng)計(jì)信息網(wǎng)（www.auto-stats.org.cn）的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源，收集整理了2010年2月至2011年7月期間在華日系乘用車的每月銷售數(shù)據(jù)（見表1）。

表1 2010年2月至2011年7月在華日系乘用車銷售情況

2、確定外準(zhǔn)側(cè)。從擬合數(shù)據(jù)的角度考慮，其目標(biāo)是要盡量減小擬合的殘差，那么，使擬合估計(jì)的殘差達(dá)到最小是一個(gè)較好的外部限制條件。根據(jù)對擬合結(jié)果的殘差進(jìn)行比較分析，同時(shí)也考慮到模型的簡明性，本文模型項(xiàng)數(shù)取值以不超過5項(xiàng)為宜。

外準(zhǔn)則可確定如下：選取殘差平方和最小且項(xiàng)數(shù)不超過5項(xiàng)的模型，即以RSSminNmaxMinai=1n（yiyi）2∩｛N 5｝為外準(zhǔn)則來控制模型的選擇和確定最優(yōu)復(fù)雜度模型。這里，n為樣本規(guī)模，N為自組織數(shù)據(jù)挖掘輸出的系數(shù)矩陣的列數(shù)，yi為第i月在華日系乘用車/日系轎車銷量或中國進(jìn)口日本汽車零部件的數(shù)量，yi為模型估計(jì)的第i月在華日系乘用車/日系轎車銷量或中國進(jìn)口日本汽車零部件的數(shù)量。

3、GMDH估計(jì)。根據(jù)數(shù)據(jù)的可獲取性，考慮到前期銷量的擴(kuò)散效應(yīng)及其對下一期銷售的影響會因前一期銷量的不同而可能發(fā)生變化，并假定其他影響因素的影響最終體現(xiàn)在銷售量上。在上述假定下，本文選取如下兩個(gè)變量：一是時(shí)間影響變量（x1）。汽車銷售的淡季（每年2月、3月、6月、7月、8月）取值為1，汽車銷售的旺季（每年1月、4月、5月、9月、10月、11月和12月）取值為2。二是銷量影響變量（x2）。每月x2取上一個(gè)月的銷量值。依據(jù)GMDH技術(shù)的原理，構(gòu)造K-G多項(xiàng)式如下：

等式（1）共有31項(xiàng)作為輸入變量來擬合每月在華日系乘用車銷量（y1）和每月在華日系轎車銷量（y2）以及每月中國進(jìn)口日本汽車零部件的數(shù)量（y3），依據(jù)前面所述算法產(chǎn)生待選模型集。

對于所取樣本，任選地震發(fā)生前一年的十個(gè)月樣本數(shù)據(jù)為訓(xùn)練集，剩下四個(gè)月樣本數(shù)據(jù)為檢測集，選地震發(fā)生后五個(gè)月樣本數(shù)據(jù)為預(yù)測集。應(yīng)用MATLAB6.5編寫程序生成模型集并用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)估計(jì)參數(shù)，用檢測集數(shù)據(jù)計(jì)算殘差的估計(jì)值，然后以前面確定的外準(zhǔn)則控制篩選輸出最優(yōu)復(fù)雜度模型。

經(jīng)訓(xùn)練和檢測，在華日系乘用車銷量的最優(yōu)復(fù)雜度模型如下：

通過擬合模型（2），可得到2011年2月之后的五個(gè)月在華日系乘用車銷量的預(yù)測值（見表2）。

表2 日本地震發(fā)生后在華日系乘用車銷量預(yù)測與同比變化

根據(jù)等式（2）對所有月份數(shù)據(jù)的擬合及表2的數(shù)據(jù)，可以得到如圖1所示的日本地震發(fā)生前后在華日系乘用車銷量擬合與預(yù)測圖。

圖1 日本地震發(fā)生前后在華日系乘用車銷量擬合與預(yù)測（單位：萬輛）

根據(jù)表1可得到如下趨勢圖（見圖2）。

圖2 日本地震發(fā)生前后在華日系乘用車銷量及其占當(dāng)月乘用車總銷量的比

三、分析與結(jié)論

本文采用自組織數(shù)據(jù)挖掘的GMDH模型方法，分析了日本地震對日系車及其零部件在華擴(kuò)散的影響。從表2及圖1和圖2可以看出，大地震發(fā)生前，在華日系乘用車銷量雖然有一定的波動和變化，但是其占當(dāng)月乘用車總銷量的比例基本上維持在20%左右，變化不大。大地震發(fā)生的前一個(gè)月，即2011年2月，無論是乘用車銷量絕對值還是相對值（銷量占比）都會有一個(gè)小幅的下降（但是進(jìn)口結(jié)構(gòu)或進(jìn)口金額占比沒有發(fā)生變化），而在大地震發(fā)生的當(dāng)月都有一個(gè)明顯上漲，乘用車銷量上漲了55.78%，占比上漲了11.86%，表明消費(fèi)者因擔(dān)心地震影響產(chǎn)量，計(jì)劃在下月及以后提車的購買者提前購車，促使地震發(fā)生當(dāng)月的乘用車銷量和占比上升，同時(shí)也表明在華日資汽車生產(chǎn)企業(yè)有足以應(yīng)對當(dāng)月銷售增長的整車庫存或者生產(chǎn)備件庫存，銷量的增加沒有受到地震海嘯的影響。但在大地震發(fā)生的次月，即2011年4月，在華日系乘用車銷量及其占比變化明顯，即使不考慮銷售旺季的來臨兩者也分別比前一月環(huán)比下降29.02%和16.25%，同比下降3.24%和14.48%；銷售旺季卻表現(xiàn)出比淡季還要低迷的銷售景象，銷售占比的變化與地震前相比變化顯著。經(jīng)過四、五兩個(gè)月的持續(xù)下降和低迷之后，上述指標(biāo)在2011年6月開始恢復(fù)。從模擬與預(yù)測的數(shù)據(jù)及其圖示來看，可以更加直觀地看出，地震發(fā)生當(dāng)月，上述指標(biāo)實(shí)際數(shù)據(jù)與擬合數(shù)據(jù)相吻合，表明銷量正常，一個(gè)月后，乘用車實(shí)際銷量與預(yù)測的正常銷量之間差距為下降22.49%，兩個(gè)月后，乘用車銷量差距繼續(xù)擴(kuò)大，跌幅達(dá)40%，三個(gè)月后，銷量才開始慢慢恢復(fù)和提升?？梢姡毡敬蟮卣鸷笤谌A日系乘用車銷量經(jīng)歷了一個(gè)由漲—跌—跌—起—正常的過程，地震對后續(xù)的三個(gè)月在華日系車的生產(chǎn)和銷售有非常嚴(yán)重的顯著影響。主要原因在于日本地震造成日本汽車企業(yè)大量破產(chǎn)和停產(chǎn)，勢必會沖擊中國對日本汽車零部件供應(yīng)與整車產(chǎn)品的進(jìn)口，造成國內(nèi)部分產(chǎn)品的供應(yīng)不足，價(jià)格上漲，中國一些汽車企業(yè)的產(chǎn)能利用率可能會因日本上游及中間產(chǎn)品供貨停頓而降低，這些因素均可導(dǎo)致在華日系汽車銷量發(fā)生顯著變化。

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